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[신성장동력 속으로] KAIST 바이오영상연구실

초고해상도 바이오영상 기법 뛰어나

예종철 교수


KAIST 바이오및뇌공학과 바이오영상신호처리 연구실(책임교수 예종철)은 지난 2009년'분해능의 한계를 넘어서:압축센싱기반 초고해상도 바이오영상기법'이라는 주제로 교육과학기술부 지정 도약과제연구실(옛 국가지정연구실)로 선정됐다. 또 2008년에는 지식경제부의 산업원천기술개발 과제로 선정돼 첨단기술 개발활동의 지원을 받고 있다. 이 같은 연구사업을 통해 초고해상도 바이오영상 기법분야에서 국제적으로 인정받는 뛰어난 연구 결과를 선보이고 있다. 자기공명영상(MRI)분야의 경우 국제자기공명영상학회에서 개최한 '국제 영상복원 경진대회'에서 새로운 MRI영상 획득기법으로 우승을 차지했으며 근적외선 분광 뇌영상 (fNIRS)기법분야에서도 예종철 교수팀이 개발한 영상통계 분석 소프트웨어가 국제적인 표준 분석 소프트웨어로 자리잡고 있다. 연구실은 특히 새로운 신호처리기법으로 주목 받는 압축센싱(Compressive Sensing)이라는 수학적인 기법을 바이오 및 의료영상에 적용해 시공간적인 분해능의 한계를 극복하고 초고해상도 영상을 복원하기 위해 노력하고 있다. 구체적인 응용분야로는 자기공명 영상(MRI), 근적외선 뇌촬영기(NIRS), X레이 단층촬영(CT), 양전자촬영기(PET) 및 테라헤르츠 영상기법, 광학영상 등에 초점을 맞추고 있다. 특히 이들 바이오영상 장비에 필요한 고성능 3차원 재구성 알고리즘 및 새로운 개념의 영상 장비를 직접 개발하고 있으며 이를 통해 두뇌 및 세포 내에서 일어나는 여러 생물학적 원리를 밝혀내고 이에 관한 계산적인 모델을 세워 검증하는 연구를 진행하고 있다. 연구실은 압축센싱이 바이오 영상기법의 한계를 극복할 수 있는 새로운 기술로 부각될 것으로 판단하고 이를 바이오영상분야에 적용하는 독자적인 영역을 선도적으로 개척해왔으며 국제적으로도 성과를 인정받고 있다. 최근 연구실은 뇌에서 일어나는 산재적인 신호전달을 기반으로 뇌의 연결망을 분석하고 모든 바이오영상 재구성에 필요한 소프트웨어를 그래픽처리장치(GPU)로 고속화하는 작업을 진행하고 있다.

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